風(fēng)險(xiǎn)是投資與生俱來(lái)的特性,自2007年次貸危機(jī)以來(lái),它再一次稱為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。作為一種比較成熟的風(fēng)險(xiǎn)管理工具,VaR已經(jīng)在實(shí)踐中得到了廣泛的應(yīng)用,但目前我國(guó)很少有人將之用于房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估中。這一方面是由于我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)還處于初生的高速發(fā)展期,還不夠成熟;另一方面房地產(chǎn)價(jià)格自身的一些特性也對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值評(píng)估提出了挑戰(zhàn)。然而,房地產(chǎn)作為一種逐漸成熟的投資品,其價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)得到越來(lái)越多的重視,相應(yīng)的量化評(píng)估也亟待解決,本文則致力于解決這一問題。 本文研究了我國(guó)房?jī)r(jià)短期(月度)波動(dòng)的影響因素,采用的方法主要包括向量自回歸模型,協(xié)整檢驗(yàn),格蘭杰因果檢驗(yàn),動(dòng)態(tài)參數(shù)預(yù)期等。發(fā)現(xiàn)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)主要與預(yù)期、政策沖擊以及利率有關(guān)。在此基礎(chǔ)上,又以深圳為例探討如何利用VaR評(píng)估其價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。著重解決了一、二手房?jī)r(jià)格波動(dòng)不一致問題,日交易均價(jià)的“偽波動(dòng)”問題,以及房屋月度環(huán)比售價(jià)指數(shù)的“尖峰厚尾左偏”分布的擬合問題。其中采用了蒙特卡羅模擬、混合正態(tài)參數(shù)極大似然估計(jì)的EM法、基于Anderson-Darling檢驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)分布擬合法、以及GARCH-N和GARCH-GED模型。最后,采...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1影響房地產(chǎn)供給的政策因素

圖2-1影響房地產(chǎn)供給的政策因素一定時(shí)期內(nèi)人們?cè)敢舛矣心芰?gòu)買房地產(chǎn)的數(shù)量土地，是不可再生資源，其最大的特點(diǎn)就是稀缺性住空間，但短期看來(lái)，城市的土地供給卻是有限1]，因而短期中土地價(jià)格由開發(fā)商需求直接決定，，而另一方面，住房的需求又決定了土地需求。當(dāng)起房地產(chǎn)商品價(jià)格的變化，....

圖2-2房地產(chǎn)是需求主導(dǎo)的市場(chǎng)

圖2-1影響房地產(chǎn)供給的政策因素求方面地產(chǎn)需求是一定時(shí)期內(nèi)人們?cè)敢舛矣心芰?gòu)買房地產(chǎn)的數(shù)量。作為房地產(chǎn)經(jīng)的基本載體—土地，是不可再生資源，其最大的特點(diǎn)就是稀缺性，從長(zhǎng)期看，仍可供開發(fā)的居住空間，但短期看來(lái)，城市的土地供給卻是有限的，這一點(diǎn)是Car90年提出的[51]，因....

圖2-3不同參數(shù)下的GED分布

、廣義誤差分布（GED）較之普通的正態(tài)分布假設(shè)，廣義誤差分布是一種更為靈活的分布形式，因?yàn)樗▍?shù)的變換可以形成不同的分布形式，包括正態(tài)分布和拉普拉斯分布。廣義誤差分達(dá)式如下：[(1)/]1exp(/)2(,)2(1/)xfxγγγγλγλγ+....

圖2-4混合正態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)對(duì)比

結(jié)果的前提是兩個(gè)正態(tài)分布均值相等。而本文研究st序列的實(shí)證中，都為0（因?yàn)閷?duì)殘差項(xiàng)進(jìn)行擬合，殘差均值為0），因此式（2-12）就參數(shù)擬合的條件。式（2-12），我們可以求出既定分布方差和峰度條件下，以及給定α下21和22σ。具體可以用excel建立數(shù)據(jù)表格計(jì)算....

本文編號(hào)：4018092